Вступ до моделювання структурних рівнянь

24

Мене просять колеги про допомогу в цьому питанні, яку я насправді не знаю. Вони висунули гіпотези щодо ролі деяких прихованих змінних в одному дослідженні, і арбітр попросив їх формалізувати це в SEM. Оскільки те, що їм потрібно, не здається надто складним, я думаю, я дам йому зняти… поки що я просто шукаю хорошого вступу до теми!

Google насправді не мій друг з цього приводу. Заздалегідь дякую ...

PS: Я читав " Моделювання структурних рівнянь" із sem Package in R від Джона Фокса, і цей текст того ж автора. Я думаю, що це може бути достатньо для моєї мети, все одно будь-які інші посилання вітаються.

— Елвіс
джерело

Ви хочете отримати деякі ключові підручники з SEM в прикладній перспективі, або більш загальні та формальні підручники?

— chl

@chl Дякую за увагу Тепер, коли я отримав основи, я хотів би побачити чітке написання ймовірності та умов ідентифікації. Щось щодо бінарних та порядкових показників також дуже вітається: Фокс використовує поліхорні кореляції, що здається простим та ефективним, але, очевидно, можливі більш складні рішення ... Я знайшов цікаві документи, але мені не вистачає часу, щоб перейти до широкого бібліографічного пошуку; вітається підручник або "довідковий документ".

— Елвіс

18

Я хотів би розглянути декілька робіт Маутена та Мутен, які, зокрема, є автором програмного забезпечення Mplus

Múthen, BO (1984). Загальна модель структурного рівняння з дихотомічними, упорядкованими категоричними та безперервними прихованими показниками . Психометріка , 49, 115–132.
Muthén, B., du Toit, SHC & Spisic, D. (1997). Міцний умовивід з використанням зважених найменших квадратів та квадратичного оцінювання рівнянь при моделюванні латентної змінної з категоричними та безперервними результатами. Неопублікований технічний звіт.

(Доступно як PDF-файли звідси: Найваговимі найменші квадрати для категоричних змінних .)

На вікі Mplus можна побачити набагато більше, наприклад результати WLS проти WLSMV з порядковими даними ; двоє авторів дуже чуйні та завжди надають детальні відповіді із супровідними посиланнями, коли це можливо. Деякі порівняння надійних зважених найменших квадратів та методів, заснованих на ML, для аналізу поліхоричних або полісерійних кореляційних матриць можна знайти у:

Лей, PW (2009). Оцінка методів оцінки для порядкових даних при моделюванні структурних рівнянь . Якість та кількість , 43, 495–507.

Для інших математичних розробок ви можете подивитися:

Єреського, К. Г. (1994) Про оцінку поліхоричних кореляцій та їх асимптотичної матриці коваріації . Психометріка , 59 (3), 381-389. (Див. Також документи С.І. Лі .)

Софія Рабе-Хескет та її колеги також мають хороші документи про SEM. Деякі відповідні посилання включають:

Rabe-Hesketh, S. Skrondal, A., and Pickles, A. (2004b). Узагальнене багаторівневе моделювання структурних рівнянь .Психометріка , 69, 167–190.
Скрондаль, А. та Рабе-Гескет, С. (2004). Узагальнене моделювання латентної змінної: багаторівневі, поздовжні та структурні моделі рівнянь . Chapman & Hall / CRC, Boca Raton, FL. (Це довідковий підручник для розуміння / роботи зі Stata gllamm .)

Інші хороші ресурси, ймовірно, перелічені на чудовому веб-сайті Джона Уберсакса, зокрема, Вступ до Коефіцієнтів кореляції тетрахорію та поліхори . Зважаючи на те, що ви також зацікавлені в прикладній роботі, я б запропонував ознайомитись з OpenMx (ще одним програмним пакетом для моделювання структури коваріації) та lavaan (метою якого є отримання результатів, подібних до EQS або Mplus), які доступні під R.

— хл
джерело

Велике спасибі за всі ці посилання, включаючи пакети R.

— Елвіс

12

Хоча дотична до ваших цілей на даний момент, якщо ви продовжуватимете проекти, використовуючи приховані змінні, я б настійно пропоную вам прочитати « Вимірювання розуму» Денні Борсбума . Не обманюйте заголовок, це в основному детальний нарис про логіку прихованих змінних та велика критика класичної теорії випробувань. Я б сказав, що це потрібно прочитати, якщо ви використовуєте приховані змінні в поздовжньому середовищі. Йдеться лише про логіку прихованих змінних, але нічого не стосується фактично оцінювання моделей.

Зверніться до свого досвіду, я вже маю тут деякі посилання, хоча я також хотів би розширити свою бібліотеку. FWIW, Структурні рівняння Кена Боллена з прихованими змінними були наступними в моєму списку читання (хоча це засноване лише на моїй думці про його наукову роботу).

Крім того, я б сказав, що мені подобається і робота Бенгта Мутена. Програмне забезпечення MPlus надзвичайно популярне, і ви можете побачити всі типи аналізу, які можна виконати на веб-сайті Mplus ( посилання на посібник користувача ). Він також має серію mp3-повідомлень свого курсу зі статистичного аналізу з прихованими змінними в UCLA. Я ще не всіх їх не слухав, але підозрюю, що все це ґрунтовні ознайомлення з будь-якою конкретною темою, яку висвітлювала ця тижнева лекція.

— Енді У.
джерело

3

(+1) Я дійсно великий фанат паперів Денні Борсбума .

— chl

Чи охоплює книга Borsboom теорія відгуків предметів? Я намагаюсь робити розслідувальну роботу, використовуючи аналіз Раша для опитувань суспільствознавства, і мені цікаво додати до моєї бібліотеки книги, які критикують CTT і рекомендують IRT для роботи з суспільствознавства.

— Мішель

@Michelle, книга Borsboom не є специфічною для способів, якими ми представляємо латентні змінні (через IRT або інші моделі типу факторного аналізу). Це просто детальний нарис про те, що таке латентні змінні, а також значною мірою про те, наскільки КТТ є дурним як наукове починання.

— Енді Ш

@AndyW дякую за додаткову інформацію, звучить, що книга все одно стане гарним доповненням до моєї бібліотеки.

— Мішель

@ Michelle CTT часто використовується як попередній аналітичний етап (див., Наприклад, Бехгер та ін., Використовуючи класичну теорію тесту у поєднанні з теорією відповіді на предмет , APM 2003 27: 319) під час побудови масштабу, щоб відкинути предмети, які погано поводяться. Основна критика пов'язана з тим, що статистика КТТ залежить від вибірки (і містить деяке аксіоматичне визначення справжнього показника ), але не всі моделі ІРТ для деяких авторів є справді «моделлю вимірювання».

— chl

7

Це був рекомендований текст курсу, який я взяв: PBKline, Принципи та практика моделювання структурних рівнянь , The Guilford Press. Це вступний текст, а не сильно математичний.

Для більш математичного, байєсівського лікування, ви можете спробувати: SY. Лі, моделювання структурних рівнянь: байєсівський підхід , Вілі.

— П Селлаз
джерело

5

На даний момент я вивчаю SEM, використовуючи LISREL. Ми використовуємо ці дві книги:

Д-р Шумакер - інструктор з мого курсу. Перша книга дуже добре вводить SEM, оскільки вона проходить через процес специфікації моделі, ідентифікації тощо. Хоча вона базується на LISRELпрограмному забезпеченні, я б очікував, що загальні методи та інтерпретація результатів будуть незалежними від програмного забезпечення.

— Мішель
джерело

2

Я рекомендував би моделі Латентної латентної змінної: вступ до аналізу факторів, шляху та структурних рівнянь (2003, 4-е видання, Лоуренс Ерлбаум Партнери). Це дуже гарна книга з великою кількістю ілюстрацій та посилань.

— chl

Перша книга чудово підходить для вирішення питань щодо обрізки змінних з результатів SEM, щоб ви отримали правильну задану модель. По ходу, який я роблю, я витрачаю багато часу, намагаючись опрацювати правильну специфікацію моделі, і ми використовуємо ілюстративні набори даних. Специфікація -> ідентифікація -> оцінка -> тестування -> процес модифікації добре висвітлена в першій книзі.

— Мішель

4

Книга Клайн відмінна. Для швидкого вступу як див

Гефен, Д. 2000. Моделювання та регресія структурних рівнянь: Настанови для дослідницької практики. CAIS. Том 4. http://aisel.aisnet.org/cais/vol4/iss1/7/

Hox, JJ та Bechger, TM Вступ до моделювання структурних рівнянь. Огляд сімейних наук. 11: 354-373. http://joophox.net/publist/semfamre.pdf

Lei, PW and Wu, Q. 2007. Вступ до моделювання структурних рівнянь: проблеми та практичні роздуми. Вимірювання освіти: питання та практика. http://dx.doi.org/10.1111/j.1745-3992.2007.00099.x

Грейс, Дж. 2010. Моделювання структурних рівнянь для спостережних досліджень. Журнал управління дикою природою. 72: 14-22 http://dx.doi.org/10.2193/2007-307

Дивіться також http://lavaan.org

— jebyrnes
джерело

1

Jarrett Byrnes (тут є зайнятий) також розмістив свої матеріали з уроку для навчальних курсів SEM за тиждень: http://byrneslab.net/teaching/sem/

Курс призначений для дослідників, що застосовують SEM до біологічних та екологічних даних, але охоплює загальні введення до понять SEM, код R та приклади, тому, ймовірно, можуть бути корисними для інших. Мені здалося, що матеріал дуже корисний, починаючи майже не знаючи підходу.

— DirtStats
джерело